Prevalence and Incidence of Dry Eye and Meibomian Gland Dysfunction in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Importance: Dry eye is a common clinical manifestation, a leading cause of eye clinic visits, and a significant societal and personal economic burden in the United States. Meibomian gland dysfunction (MGD) is a major cause of evaporative dry eye. Objective: To conduct a systematic review and meta-analysis to obtain updated estimates of the prevalence and incidence of dry eye and MGD in the United States. Data Sources: Ovid MEDLINE and Embase. Study Selection: A search conducted on August 16, 2021, identified studies published between January 1, 2010, and August 16, 2021, with no restrictions regarding participant age or language of publication. Case reports, case series, case-control studies, and interventional studies were excluded. Data Extraction and Synthesis: The conduct of review followed a protocol registered on PROSPERO (CRD42021256934). PRISMA guidelines were followed for reporting. Joanna Briggs Institute and Newcastle Ottawa Scale tools were used to assess risk of bias. Data extraction was conducted by 1 reviewer and verified by another for accuracy. Prevalence of dry eye and MGD were combined in separate meta-analyses using random-effects models. Main Outcomes and Measures: Prevalence and incidence of dry eye and MGD in the United States. Summary estimates from meta-analysis of dry eye and MGD prevalence with 95% CI and 95% prediction intervals (95% PI). Results: Thirteen studies were included in the systematic review. Dry eye prevalence was reported by 10 studies, dry eye incidence by 2 studies, and MGD prevalence by 3 studies. Meta-analysis estimated a dry eye prevalence of 8.1% (95% CI, 4.9%-13.1%; 95% PI, 0%-98.9%; 3 studies; 9 808 758 participants) and MGD prevalence of 21.2% (95% CI, 7.2%-48.3%; 95% PI, 0%-100%; 3 studies; 19 648 participants). Dry eye incidence was 3.5% in a population 18 years and older and 7.8% in a population aged 68 years and older. No studies reported MGD incidence. Conclusions and Relevance: This systematic review and meta-analysis demonstrated uncertainty about the prevalence and incidence of dry eye and MGD in the United States. Population-based epidemiological studies that use consistent and validated definitions of dry eye and MGD are needed for higher-certainty estimates of dry eye and MGD prevalence and incidence in the United States.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».